Aplicação de meta heurísticas na otimização multiobjetivo de sistemas hidrotérmicos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Camargo, Fernando Henrique Fernandes de
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFG
Texto Completo: http://repositorio.bc.ufg.br/tede/handle/tede/7536
Resumo: For countries like Brazil, which has hybrid resources as the major source of electricity, the optimization of the operation of the hydroelectric plants is extremely important and it’s being studied recurrently. Adopting a known temporal decomposition model of this optimization problem, this dissertation is proposed to compare the best multiobjective algorithms of the current literature, applying them to the medium term planning of hydroelectric plants. After several experiments, two algorithms are selected as the best options.
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After several experiments, two algorithms are selected as the best options.Para um país como o Brasil, que tem seus recursos hídricos como maior fonte de geração de energia elétrica, a otimização da operação das usinas hidrelétricas é extremamente importante e vem sendo estudada de maneira recorrente. Adotando um conhecido modelo de decomposição temporal desse problema de otimização, esta dissertação propôe-se a realizar uma comparação entre os melhores algoritmos de otimização multiobjetivo da literatura atual, aplicado-os ao planejamento de médio prazo de usinas hidrelétricas. Após diversos experimentos realizados, dois algoritmos são selecionados como as melhores opções.Submitted by Cássia Santos (cassia.bcufg@gmail.com) on 2017-06-19T13:06:19Z No. of bitstreams: 2 Dissertação - Fernando Henrique Fernandes de Camargo - 2017.pdf: 1478139 bytes, checksum: 1a8dae23d70a76b9e72b96aae929d85e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Approved for entry into archive by Luciana Ferreira (lucgeral@gmail.com) on 2017-07-10T12:28:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 Dissertação - Fernando Henrique Fernandes de Camargo - 2017.pdf: 1478139 bytes, checksum: 1a8dae23d70a76b9e72b96aae929d85e (MD5) license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5)Made available in DSpace on 2017-07-10T12:28:25Z (GMT). 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